사과마크가 좋아서 가꿔온 사과농장이 포화상태를 맞아 장비를 팔자니 너무나떨어진 가격에 실망하신분들에게 아이맥 2014년 이전버전을 갖고계신 경우에 한해 아이맥을 모니터로 사용할 수 있는 방법을 알려드립니다. 제가 고민한 답을 영상으로 남겨봤습니다. 제약사항이라고 하면1. 아이맥이 2014년 이전 모델일것2. 케이블을 구입할 여윳돈이 있을것.3. 본체로 쓸 컴퓨터 역시 애플제품일것- 이 얘기는 윈도컴터의 외장모니터로 사용하는건 어렵다는 이야기입니다.- 이 경우 다른 짱구를 굴려서 몇가지 답을 찾았지만 매우 답이 지저분합니다. 비슷한고민 하신분께 즐거운 해답이었으면 좋겠네요 :) 영상이 마음에드셨다면 구독 부탁드릴게요 :)
어제 밤에 youtube 돌리다가 우연히 갤9 발표회를 봤는데요그덕에 리뷰영상찍는다고 이것저것 하다가 다섯시에 자는 기염을 토해버렸습니다. 사실상 보면서 느낀점은1. 카메라를 강조한다.2. 빅스비를 강조한다.3. 나머지는 원래 다 좋았다. 이정도인것 같습니다.컬러 관련된건 특별한 내용인건 아니고 요번 갤럭시는 보라색이 키 컬러라고 자랑하는것 같았습니다. 제가 느낀점을 공식 광고영상을 보면서 썰한번 풀어봤습니다 재미나게 봐주세요 :) 나중을위해 스펙 관련 스샷을 함께 남겨봅니다.
한줄요약.나는 pooq 결제를 했다. 그리고 만족도가 높다. 나는 독립하면서 방에서 사용할 스크린으로 55인치 UHD TV를 선택했다.화면은 하루에 1센치씩 작아진다는 격언을 되새기며 살 수 있는 최대 크기의 스크린인 55인치 디스플레이를40만원대에 구입했다. 필요하다면 나중에 55인치 와사비망고 UHD TV를 리뷰할 예정이다. (UN550) 방이 좁다보니 스크린을 놓을 수 있는 위치가 제한적인데, 전에 살던 방에는 TV를 놓도록 설계된 위치에 스크린을 배치해서 별 문제가 없었지만, 지금 살고있는 방은 설계된 위치 (동축케이블 나오는 위치) 에 40인치 이상은 올릴 수 없도록 되어있어 문제가 발생했다. IPTV를 사용하더라도 동축케이블이 셋톱박스에 들어가기 때문에 TV위치는 동축케이블 위치에 의존적일 수..
QA 중요도의 기준. Critical- QA 진행불가- Application 실행에 큰 영향을 끼치는 문제 (ex. 사이트 진입 불가, 진입 후 동작 멈춤)- 긴급 패치가 필요해 즉시 점검이 필요한 사항 Important- 기획의도와 다르게 적용된 문제 (ex. 기능 오류, 밸런스 문제 )- 임시점검을통해 최대한 빠르게 수정해야 할 사항 Normal- 특정 조건에서 발생하는 문제 (ex. 특정사양에서 발생, 특정 플랫폼에서 발생)- 정기점검을 통해 일정 조율 후 수정 할 사항 Low- Application에 영향을 주지 않는 문제 (ex.텍스트/이미지 오류)- 논리적/비논리적으로 이질감을 주는 컨텐츠- 우선순위 낮음
사실 PHP로 사회생활을 하다보니 자료형에 대해 생각할 필요가 별로 없었다. 프론트로 전향하며 Java / Swift / Objective-c를 접하다보니 Mutable 이란 단어를 자주 접하게된다. 사실 뮤터블 이란놈만 등장하고 임뮤터블은 뮤터블이 안붙으면 임뮤터블이겠지 우선 내가 참고한 블로그 주소를 적어본다.> http://ledgku.tistory.com/54 내가이해한걸 정리해본다. 1. String, Int 등의 자료형은 그냥 당연히 IMMutable 이다. a = 3;b = a;이러면 a=3, b=3 이다b += 3 하면b만변하지 a는 변하지 않는다. 2. List, Dictionary 등은 Mutable하다.a = [1,2];b = a;이상태면a = [1,2]b = [1,2] 같은내용이 된..
현재 > https://www.slideshare.net/healess/python-tensorflow-ai-chatbot 위 강의를 보고 있다.강의내용 중 초반에 Char-CNN을 사용하는데 이유로 다른 알고리즘보다 압도적인 성능을 갖고있다고 한다. 뭐 그렇다 치자 그 다음슬라이드에 Seq-2-Seq 를 소개하면서 RNN을 소개한다.음.. 근데 여길 보니까 자연어 처리할때 많이 보였던 Encoder-Decoder모델이 보인다. 그래서 이걸 좀 파봐야겠다. 굳이 파볼 필요 없이 그저 소개정도에 그쳤으니 나도 여기서 마무리하도록 한다. LSTM 뭐 어쩌구 저쩌구 여러 알고리즘이 있는데각 알고리즘을 알고써야 각 인자를 적당한 걸 넣을 수 있기때문에 학습한다 정도로 이해하는게 좋을 것 같다. 결국 따져보니 이..
세미나에서 여러 팀이 발표할때 발표의 구조는 대략 비슷했다. 1. Motivation- 나는 이걸 평소에 하고있었는데 이게 궁금해졌다.2. Model- 이를 모델링하기 위해 나는 RNN을 썼다 or DNN? CNN을 썼다.3. 학습 Struggling - 이를 학습을 1주일시키고 했던 결과는 이렇고 그래서 모델을 바꿨다.. 혹은 학습을 더 시켰더니 이렇게 변했다.4. 결과- Heres our masterpiece...- Please visit our git page. 보통 이런 구조로 얘기가 흘러간다. 그런데 여기서 확 짜증이 나는 포인트는 2. 모델링 부터다. 우선 내가 RNN, CNN, DNN이게 뭔지 몰랐다. 대부분 발표팀이 RNN을 썼던건 기억나는데 그게 나오고나서 바로 모델을 짠 수학공식이 나온..
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